
import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as F
from torchsummary import summary


#nn.relu和F.relu其实是一样的
#F.relu一般函数调用，使用在forward中，而nn.relu是模块调用，一般用在网络层调用中（__init__）


class LeNet5(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet5, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5,stride=1, padding=2)
        self.pool1 = nn.AvgPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.pool2 = nn.AvgPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
        #展平，全连接的输入只能是一维向量
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        #在pytorch中可以不使用softmax，交叉熵自带
        x = self.fc3(x)
        return x

if __name__ == '__main__':
    model = LeNet5()
    #当我们训练一个模型后，我们通常需要一份“Summary”来全面了解模型的状态和性能
    #清晰地展示模型有多少层、每层的类型（卷积层、池化层、全连接层等）、每层的输出形状以及可训练参数的数量
    summary(model, (1,28,28))#MNIST数据集 28*28*1





